6 Problemi degli LLMs che LangChain sta cercando di valutare

6 Problematiche degli LLMs che LangChain sta analizzando

 

 

Nel paesaggio in continua evoluzione della tecnologia, l’esplosione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è stata niente di meno che una rivoluzione. Strumenti come ChatGPT e Google BARD sono all’avanguardia, mostrando l’arte del possibile nell’interazione digitale e nello sviluppo delle applicazioni.

Il successo di modelli come ChatGPT ha suscitato un’enorme interesse da parte di aziende desiderose di sfruttare le capacità di questi avanzati modelli linguistici.

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Tuttavia, il vero potere dei LLM non risiede solo nelle loro capacità autonome. Il loro potenziale è amplificato quando vengono integrati con risorse computazionali aggiuntive e basi di conoscenza, creando applicazioni che non sono solo intelligenti e abili linguisticamente, ma anche riccamente informate dai dati e dalla potenza di elaborazione.

E proprio questa integrazione è ciò che LangChain cerca di valutare.

LangChain è un framework innovativo progettato per sfruttare appieno le capacità dei LLM, consentendo una simbiosi fluida con altri sistemi e risorse. È uno strumento che dà ai professionisti dei dati le chiavi per costruire applicazioni intelligenti e consapevoli del contesto, sfruttando l’immensa quantità di informazioni e varietà computazionale disponibili oggi.

Non è solo uno strumento, è una forza trasformatrice che sta ridefinendo il panorama tecnologico.

Questo solleva la seguente domanda: come LangChain ridefinirà i confini di ciò che i LLM possono raggiungere?

Resta con me e scopriamolo insieme.

 

Cos’è LangChain?

 

LangChain è un framework open-source basato sui LLM. Fornisce agli sviluppatori un arsenale di strumenti, componenti e interfacce che semplificano l’architettura delle applicazioni basate sui LLM.

Tuttavia, non è solo un altro strumento.

Lavorare con i LLM può talvolta sembrare come cercare di far combaciare un quadrato in un buco rotondo.

Ci sono alcuni problemi comuni che scommetto molti di voi hanno già sperimentato:

• Come standardizzare le strutture delle prompt.
• Come assicurarsi che l’output dei LLM possa essere utilizzato da altri moduli o librerie.
• Come passare facilmente da un modello LLM a un altro.
• Come mantenere una memoria quando necessario.
• Come gestire i dati.

Tutti questi problemi ci portano alla seguente domanda: come sviluppare un’applicazione complessa avendo la certezza che il modello LLM si comporterà come previsto.

 

Le prompt sono piene di strutture e testi ripetitivi, le risposte sono disordinate come una stanza dei giochi per bambini e la memoria di questi modelli? Diciamo semplicemente che non è esattamente monumentale.

Quindi… come possiamo lavorare con loro?

Cercare di sviluppare applicazioni complesse con IA e LLM può essere un vero mal di testa.

E qui interviene LangChain come risolutore di problemi.

Alla base, LangChain è composto da diversi componenti ingegnosi che ti consentono di integrare facilmente i LLM in qualsiasi sviluppo.

LangChain sta suscitando entusiasmo per la sua capacità di amplificare le capacità dei potenti modelli linguistici di grandi dimensioni dotandoli di memoria e contesto. Questa aggiunta consente la simulazione di processi di “ragionamento”, permettendo di affrontare compiti più complessi con maggiore precisione.

Per gli sviluppatori, l’attrattiva di LangChain risiede nel suo approccio innovativo alla creazione di interfacce utente. Invece di fare affidamento su metodi tradizionali come il trascinamento e il rilascio o la codifica, gli utenti possono esprimere direttamente le proprie esigenze e l’interfaccia si costruisce per adattarsi a tali richieste.

È un framework progettato per potenziare sviluppatori di software e ingegneri dei dati con la capacità di integrare in modo fluido i LLM nelle proprie applicazioni e flussi di lavoro dei dati.

Quindi questa ci porta alla seguente domanda…

 

Come LangChain cerca di risolvere tutti questi problemi?

 

Conoscendo i sei principali problemi attuali dei LLM, vediamo come LangChain sta cercando di affrontarli.

  

 

1. I prompt sono ora troppo complessi

 

Cerchiamo di ricordare come il concetto di prompt si è evoluto rapidamente durante gli ultimi mesi. 

Tutto è iniziato con una semplice stringa che descriveva un compito facile da eseguire: 

Hey ChatGPT, puoi spiegarmi come creare un grafico a dispersione in Python?

 

Tuttavia, nel tempo si è capito che questo era troppo semplice. Non stavamo fornendo ai LLM sufficiente contesto per comprendere il loro compito principale. 

Oggi dobbiamo fornire a qualsiasi LLM molto più di una semplice descrizione del compito principale da svolgere. Dobbiamo descrivere il comportamento ad alto livello dell’IA, lo stile di scrittura e includere istruzioni per garantire che la risposta sia accurata. E ogni altro dettaglio per dare un’istruzione più contestualizzata al nostro modello. 

Quindi oggi, anziché utilizzare il primo prompt, invieremmo qualcosa di più simile a: 

Hey ChatGPT, immagina di essere un data scientist. Sei bravo nell'analisi dei dati e nella loro visualizzazione utilizzando Python. Puoi spiegarmi come generare un grafico a dispersione utilizzando la libreria Seaborn in Python?

 

Hai capito?

Tuttavia, come la maggior parte di voi ha già capito, posso chiedere un compito diverso ma mantenere comunque lo stesso comportamento ad alto livello del LLM. Ciò significa che la maggior parte delle parti del prompt possono rimanere le stesse. 

Ecco perché dovremmo essere in grado di scrivere questa parte solo una volta e poi aggiungerla a qualsiasi prompt neabbiate bisogno.

LangChain risolve questo problema della ripetizione del testo offrendo modelli per i prompt. 

Questi modelli mixano i dettagli specifici di ciò che è necessario per il tuo compito (richiedendo esattamente il grafico a dispersione) con il testo usuale (come la descrizione del comportamento ad alto livello del modello).

Quindi il nostro modello di prompt finale sarebbe:

Hey ChatGPT, immagina di essere un data scientist. Sei bravo nell'analisi dei dati e nella loro visualizzazione utilizzando Python. Puoi spiegarmi come generare  un  utilizzando la  libreria in Python?

 

Con due variabili di input principali:

• tipo di grafico
• libreria Python

 

2. Le risposte sono, per natura, non strutturate

 

Noi umani interpretiamo facilmente il testo. Ecco perché quando si chatta con qualsiasi chatbot basato sull’IA come ChatGPT, riusciamo ad affrontare facilmente il testo semplice.

Tuttavia, quando si utilizzano gli stessi algoritmi di IA per applicazioni o programmi, queste risposte dovrebbero essere fornite in un formato strutturato, ad esempio file CSV o JSON.

Di nuovo, possiamo tentare di creare prompt sofisticati che richiedono output strutturati specifici. Ma non possiamo essere sicuri al 100% che questo output sarà generato in un formato utile per noi. 

Ecco dove entrano in gioco i “parser” di output di LangChain. 

Questa classe ci consente di analizzare qualsiasi risposta LLM e generare una variabile strutturata che può essere facilmente utilizzata. Dimenticatevi di chiedere a ChatGPT di rispondervi con un JSON, LangChain ora vi consente di analizzare il vostro output e generare il vostro JSON personalizzato. 

 

3. Gli LLM non hanno memoria, ma alcune applicazioni potrebbero averne bisogno.

 

Immaginatevi di parlare con il chatbot di domande e risposte di un’azienda. Inviate una descrizione dettagliata di ciò di cui avete bisogno, il chatbot risponde correttamente e dopo una seconda iterazione… tutto è scomparso!

Questo è più o meno ciò che accade quando si chiama un LLM tramite API. Quando si utilizza GPT o qualsiasi altro chatbot basato sull’interfaccia utente, il modello di IA dimentica ogni parte della conversazione nel momento stesso in cui passiamo al nostro turno successivo. 

Non hanno memoria, o almeno non molta. 

E questo può portare a risposte confuse o errate.

Come la maggior parte di voi ha già intuito, anche LangChain è pronta ad aiutarci. 

LangChain offre una classe chiamata “memory”. Ci consente di mantenere il contesto del modello consapevole, sia che si mantenga l’intera cronologia della chat o solo un riassunto, in modo da non ottenere risposte sbagliate.

 

4. Perché scegliere un singolo LLM quando puoi averli tutti?

 

Tutti conosciamo i modelli GPT di OpenAI che sono ancora nell’ambito degli LLM. Tuttavia… Ci sono molte altre opzioni come Llama di Meta, Claude o i modelli open source di Hugging Face Hub.

Se progetti il tuo programma solo per il modello di linguaggio di un’azienda, sarai vincolato dai loro strumenti e regole.

Usare direttamente l’API nativa di un singolo modello ti rende totalmente dipendente da esso.

Immagina se hai costruito le caratteristiche di intelligenza artificiale della tua app con GPT, ma successivamente hai scoperto che hai bisogno di incorporare una caratteristica che viene valutata meglio utilizzando Llama di Meta.

Sarai costretto a ricominciare da capo… il che non è affatto un bene.

LangChain offre qualcosa chiamato classe LLM. Pensalo come un’attrezzatura speciale che semplifica il passaggio da un modello di linguaggio a un altro, o addirittura l’utilizzo di più modelli contemporaneamente nella tua app.

Ecco perché sviluppare direttamente con LangChain ti permette di considerare contemporaneamente più modelli.

 

5. Passare i dati all’LLM è complicato

 

I modelli di linguaggio come GPT-4 sono allenati su enormi volumi di testo. Ecco perché funzionano naturalmente con il testo. Tuttavia, di solito hanno difficoltà quando si tratta di lavorare con i dati.

Perché? Potresti chiederti. Ci sono due problemi principali:

• Quando lavoriamo con i dati, dobbiamo prima sapere come memorizzare questi dati e come selezionare efficacemente i dati che vogliamo mostrare al modello. LangChain aiuta in questo problema utilizzando qualcosa chiamato indici. Questi ti permettono di importare dati da diversi luoghi come database e fogli di calcolo e configurarli in modo che siano pronti per essere inviati all’IA pezzo per pezzo.

• D’altro canto, dobbiamo decidere come inserire quei dati nel prompt che diamo al modello. Il modo più semplice è inserire direttamente tutti i dati nel prompt, ma ci sono modi più intelligenti per farlo.

In questo secondo caso, LangChain dispone di alcune attrezzature speciali che utilizzano diversi metodi per fornire i dati all’IA. Sia che si tratti di utilizzare direttamente Prompt stuffing, che ti consente di inserire l’intero set di dati nel prompt, o di utilizzare opzioni più avanzate come Map-reduce, Refine o Map-rerank, LangChain semplifica il modo in cui inviamo dati a qualsiasi LLM.

 

6. Standardizzare le interfacce di sviluppo

 

È sempre complicato inserire LLM in sistemi o flussi di lavoro più ampi. Ad esempio, potresti aver bisogno di ottenere alcune informazioni da un database, fornirle all’IA e quindi utilizzare la risposta dell’IA in un’altra parte del sistema.

LangChain ha funzioni speciali per questo tipo di configurazioni.

• Le Catene sono come stringhe che collegano diversi passaggi in linea retta.
• Gli Agenti sono più intelligenti e possono prendere decisioni su cosa fare successivamente, in base a quello che dice l’IA.

LangChain semplifica anche questo fornendo interfacce standardizzate che razionalizzano il processo di sviluppo, facilitando l’integrazione e la concatenazione delle chiamate a LLM e altre utility, migliorando l’esperienza di sviluppo complessiva.

 

Conclusione

 

In sostanza, LangChain offre una serie di strumenti e funzionalità che semplificano lo sviluppo di applicazioni con LLM occupandosi dei dettagli intricati della creazione di prompt, della strutturazione delle risposte e dell’integrazione dei modelli.

LangChain è più di un semplice framework, è un cambio di paradigma nel mondo dell’ingegneria dei dati e dei LLM.

È il ponte tra il mondo complesso e spesso caotico dell’IA e l’approccio strutturato e sistematico necessario nelle applicazioni basate sui dati.

Mentre concludiamo questa esplorazione, una cosa è chiara:

LangChain non sta solo plasmando il futuro dei LLM, sta plasmando il futuro della tecnologia stessa.

[Josep Ferrer](https://www.linkedin.com/in/josep-ferrer-sanchez) è un ingegnere di analisi da Barcellona. Si è laureato in ingegneria fisica e attualmente lavora nel campo della scienza dei dati applicata alla mobilità umana. È un creatore di contenuti a tempo parziale incentrato sulla scienza dei dati e sulla tecnologia. Puoi contattarlo su LinkedIn, Twitter o VoAGI.